在一个有代表性的样本中，你需要多少比例的人口？

从技术上讲，代表性样本只需要统计总体的任何百分比，就可以尽可能地复制所研究或分析的质量或特征。例如，在一个由600名男性和400名女性组成的1000人的人口中，用于按性别分析购买趋势，一个有代表性的样本可能只包括5名成员，3名男性和2名女性，占人口的0.5%。然而，虽然该样本名义上代表较大的总体，但由于样本太小，在对较大的总体进行推断时，很可能会导致高度的抽样误差。...

从技术上讲，代表性样本只需要统计总体的任何百分比，就可以尽可能地复制所研究或分析的质量或特征。例如，在一个由600名**和400名**组成的1000人的人口中，用于按性别分析购买趋势，一个有代表性的样本可能只包括5名成员，3名**和2名**，占人口的0.5%。然而，虽然该样本名义上代表较大的总体，但由于样本太小，在对较大的总体进行推断时，很可能会导致高度的抽样误差。

抽样误差是用样本分析较大群体时不可避免的结果。从他们那里获得数据是一个受其性质限制和不完整的过程。但由于在资源有限的情况下，这是非常必要的，经济分析师采用的方法可以将抽样误差降低到统计上可以忽略不计的水平。虽然代表性抽样是减少误差的最有效方法之一，但仅凭其本身往往是不够的。

与代表性抽样结合使用的一种策略是确保样本足够大，以最佳方式减少误差。一般来说，子群越大，误差减少的可能性就越大，但在某一点上，这种减少变得非常小，以至于不能证明增加样本所需的额外费用是合理的。

正如使用一个技术上具有代表性但很小的样本本身不足以减少抽样误差一样，简单地选择一个大的群体而不考虑代表性可能会导致比使用小的代表性样本更加有缺陷的结果。回到上面的例子，一个由600名**组成的小组，在分析购买趋势中的性别差异时，单凭统计数据是没有用的。

令人惊讶的是，当使用随机抽样时，抽样分数与结果的误差几乎没有关系。误差的主要决定因素是绝对样本量，而不是相对于总体规模的样本量。

发表于 2021-05-31 10:00
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分类：商业金融

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